Факультет електроніки та інформаційних технологій (ЕлІТ)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/20
Browse
2374 results
Search Results
Item Мобільний додаток для створення користувацького кулінарного довідника(Сумський державний університет, 2020) Чернякова, А.О.Проведено аналіз типів додатків, обрано найбільш підходящий, після чого здійснено огляд фреймворків для гібридної розробки та вибір і проектування бази даних. Було створено прототип мобільного додатка, після чого описано програмну реалізацію. У результаті, розроблено та протестовано мобільний додаток для створення користувацького кулінарного довідника за допомогою фреймворку React Native на мові Java Script.Item Інформаційно-аналітична система адаптації навчального контенту кафедри до вимог ринку праці(Сумський державний університет, 2018) Яровий, О.Д.Спроектована база даних, розроблено та розгорнуто сайт, підготовлена платформа для реалізації алгоритму інформаційно-аналітичної системи “Adaptation content”. При створенні сервісу було застосовано інформаційно-екстремальну інтелектуальну технологію, що орієнтована на використання сучасних обчислювальних комплексів. В результаті навчання системи за базовим алгоритмом ІЕІ – технології та оптимізації геометричних параметрів, система дозволяє робити правильні висновки щодо стану навчальних модулів кафедри «Комп’ютерних наук» Сумського державного університету.Item Розрабка інтернет-магазину спортивного одягу(Сумський державний університет, 2018) Гійосов, М.А.Целью дипломной работы является приобретение теоретических знаний и практических умений по разработке сайтов с применением средств программирования php, HTML, СSS, а так же по созданию баз данных в среде MySQL. Объектом исследования является процесс создания Web-сайта. Предметом исследования является технология создания Web-сайта.Item Порівняльний комп’ютерний аналіз переваг структури даних "AVL-дерево"(Сумський державний університет, 2018) Юсупов, Х.М.Проведенj аналіз використання «Avl-дерево» в программуванні, створена комп'ютерна реалізація на С++.Item Адаптация генетических алгоритмов к решению диофантовых уравнений(Сумський державний університет, 2018) Саидов, Б.С.Проведён краткий обзор применения генетических алгоритмов в программировании, на основе генетических алгоритмов создан метод решения диофантовых уравнений, создана компьютерная реализация, проведены тестовые расчеты. Алгоритм реализован при использовании алгоритмического языка С++.Item Структура данных "Суффиксное дерево" и ее применение в программировании(Сумський державний університет, 2018) Бабонгулов, Г.К.Проведен анализ применения суффиксных деревьев в программировании, создана компьютерная реализация на С++.Item Разработка web-приложения для восточного ресторана(Сумський державний університет, 2018) Абдурахмонов, М.М.Разработано информационную структуру, дизайн, информационное наполнение web-сайта который предоставляет всю необходимую информацию о ресторане с восточной кухни.Item Регулятор температури на мікроконтролері(Сумський державний університет, 2018) Олійник, С.М.В результате работы был спроектирован прибор, предназначен для двухпозиционного автоматического регулирования температуры. Применение микроконтроллера позволило создать относительно несложное устройство, способное регулировать температуру в широком интервале значений и поддерживать ее с высокой точностью.Item Устройство сжатия изображений с помощью кода Грея(Сумский государственный университет, 2018) Киселев, Д.О.В хoдe выпoлнeния диплoмнoгo прoeктa былo рaзрaбoтaнo устрoйствo сжaтия пoлутoнoвoгo изoбрaжeния, кoтoрoe принимaeт нa вхoд инфoрмaцию o изoбрaжeнии, кoтoрoe сжимaeт с пoмoщью кoдa Хaффмaнa, a пeрeд этим пeрeкoдируeт двoичную инфoрмaцию в кoд Грeя для удoбнoгo сжaтия. Сжaтoe изoбрaжeниe выдaeтся дaльшe в кaнaл связи.Item Информационное и программное обеспечение системы интеллектуального анализа качества вин(Сумський державний університет, 2018) Комилов, АПроведен синтез системы поддержки принятия решений, которая способна обучаться с использованием нейросетевой технологии. Для чего использовалась нейросеть обратного распространения. В работе проведена оптимизация параметров стандартного алгоритма обучения нейросети такого типа, что позволило повысить точность сформированного нейросетевого классификатора. Программная реализация выполнялась с использованием пакета расширения NNToolBox среды MATLAB 6.5.